一种基于调研的课程建设系统及建设方法

摘要

本发明公开了一种基于调研的课程建设系统及建设方法，该基于调研的课程建设系统包括实践专家经验萃取单元、文件知识提取单元和课程结构建模单元，所述实践专家经验萃取单元用于获取实践专家的经验，所述文件知识提取单元用于获取文件信息，所述课程结构建模单元用于对课程进行构建。本发明，通过实践专家经验的萃取，获得专家的经验，并通过对文件内容的提取，形成ASK数据库，并利用课程结构构建单元，规划出符合实际要求的课程，便于对课程的精准规划。

说明书

技术领域

本发明涉及课程建设技术领域，特别涉及一种基于调研的课程建设系统及建设方法。

背景技术

职业教育是指让受教育者获得某种职业或生产劳动所需要的职业知识、技能和职业道德的教育，包括初等职业教育、中等职业教育、高等职业教育。职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位。职业教育是一个教育类型，而不是教育层次。职业教育包括职业学校教育和职业培训。职业学校教育包括各种职业技术学校、技工学校、职业高中(职业中学)、职业学院、职教中心、职业大学、应用型本科学校、职业培训机构等。职业学校教育是学历性的教育，分为初等、中等和高等职业学校教育。职业培训是非学历性的教育包括对职工的就业前培训、对下岗职工的再就业培训等各种职业培训。职业教育作为一种重要的教育形式，得到越来越快速的发展。

职业教育的课程设置需要与工作任务相对接，课程的体系结构要与工作体系结构相匹配，按照工作任务的相关性设置课程，而目前，职业教育专业设置依据比较混乱，有的是以职业为依据；有的以通用技术为设置依据设置，有的以行业为设置依据；有的以产品为设置依据；存在专业定位不明确，专业教学目标不清晰的情况。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明可以解决现有课程构建准确性较差，导致学习的内容与工作中实际使用的内容存在偏差，难以良好的构建课程的难题。

(二)技术方案

一方面，本发明提供了一种基于调研的课程建设系统，包括实践专家经验萃取单元、文件知识提取单元和课程结构建模单元，其中：

所述实践专家经验萃取单元用于获取实践专家的经验；

所述文件知识提取单元用于获取文件信息；

所述课程结构建模单元用于对课程进行构建。

作为本发明的一种优选技术方案，所述实践专家经验萃取单元包括访谈任务设置模块、职责任务梳理模块、权重配比模块、典型任务筛选模块、典型任务细化模块、态度-技能-知识(以下简称ASK)管理模块和ASK分析模块，其中：

所述访谈任务设置模块用于管理访谈任务、发起专家访谈任务、根据访谈的行业、岗位，选取访谈的专家账户、设定当前任务的重要度，难易度，频繁度，标准化程度，经验要求度系数、通过站内消息的形式，将访谈邀请信息发送给专家；

所述职责任务梳理模块用于采集员梳理对所有专家列举的职责和任务甄别、修正、合并同类项；

所述权重配比模块用于专家对职责和任务进行包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别；

所述典型任务筛选模块用于采集员查看所有专家的包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别的汇总值，最终筛选出典型职责和典型任务；

所述典型任务细化模块用于采集员对典型任务进行任务工作要素编辑、梳理；

所述ASK管理模块用于专家依据工作要素对每一个典型工作任务列举填写对应的A态度、S技能和K知识，采集员在对ASK归类整理过程中形成ASK数据库、或直接添加、删除、编辑ASK内容，对专家填写的态度、技能和知识进行整理合并；

所述ASK分析模块用于对每一个典型职责和工作任务列举出A态度S技能K知识进行汇总，并对A态度、S技能和K知识进行整理筛选，建立最终的ASK库。

作为本发明的一种优选技术方案，所述文件知识提取单元包括分析任务设置模块、结构配置模块、ASK输入模块和ASK筛选模块，其中：

所述分析任务设置模块用于分析员对各类分析任务进行分析任务设置，分析任务包括但不限于分析名称、文本名称和分析时间；

所述结构配置模块用于对分析对象并建立清晰的结构框架，分析对象包括但不限于文本、教材、技能证书、国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和企业标准；

所述ASK输入模块用于将基于分析对象分析所得的A态度、S技能和K知识输入，并设置相应的程度值；

所述ASK筛选模块用于对所得的A态度、S技能和K知识进行确认和去重操作。

作为本发明的一种优选技术方案，所述课程结构建模单元包含学习目标管理模块、学习主题管理模块、任务目标主题模块、任务目标管理模块、课程设置模块和课程-目标关联设计模块，其中：

所述学习目标管理模块用于采集员和分析员导入各类来源的ASK数据；

所述学习主题管理模块用于采集员查看以往对学习目标进行主题映射时产生的学习主题；

所述任务目标主题模块用于对典型任务的细化分析，形成典型工作任务中ASK与学习目标和学习主题的对应关系；

所述任务目标管理模块用于采集员查看已经细化的典型任务，根据ASK内容填写每一个工作任务的学习目标；

所述课程设置模块用于对课程新建、删除或编辑，建立涵盖主题组合的课程操作，主题及课程的组合包括但不限于一对一、一对多和多对一；

所述课程-目标关联设计模块用于将学习目标关联到课程，同时形成分析图和/或表，体现包括但不限于数字、数值、符号、文字的关联结果情况。

作为本发明的一种优选技术方案，所述学习目标管理模块还用于查看以往的任务学习目标；

或直接添加、删除和编辑学习目标；

设置所对接的成果导向、专业认证要求的目标。

作为本发明的一种优选技术方案，所述学习主题管理模块还用于直接添加、删除和编辑学习主题内容。

第二方面，本发明还提供了一种基于调研的课程建设方法，具体包括以下步骤：

S1：萃取实践专家的经验；

S2：提取文件知识；

S3：构建课程。

作为本发明的一种优选技术方案，所述S1具体包括以下步骤：

让专家写出他们自己的发展阶段，再写出在不同的阶段分别做了哪些有代表性的工作任务让他的能力有了质、量的提升；

让所有的专家从所有的工作任务列表中选出本职业需要的代表性任务，并对这些代表性的工作任务进行设定权重；

对典型职责进行任务细化，进行权重配比，根据包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别情况筛选出典型任务，形成原始库、典型职责库和典型任务库；

专家依据工作要素对每一个典型工作任务列举填写对应的A态度、S技能和K知识；

进行ASK确认、整理，形成临时库，ASK归类整理过程中形成ASK数据库。

作为本发明的一种优选技术方案，所述S2中，具体包括以下步骤：

运用所述分析任务设置模块，对各类分析任务进行分析任务设置，包括但不限于分析名称、文本名称和分析时间，分析对象包含但限于文本、教材、技能证书、国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和企业标准；

按照分析对象建立清晰的结构框架；

建立对应框架输入相应的A态度、S技能和K知识；

进行ASK确认、整理，形成新的ASK数据库。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中，具体包括以下步骤：

在单岗位分析时，选择相应的职责和工作任务，调出对应的ASK，参考工作要素，选择相应的ASK进行学习目标编制工作，再依据学校目标完成主题编制及管理工作；在多通道ASK来源合并建模时，导入多通道的ASK形成总库，进行相关的编辑处理后，选择相应的ASK进行学习目标编制工作，也可导入已经完成的学习目标；同时对目标进行分层分级，和与成果导向、专业认证目标进行类别关联；

在学习目标管理时，对学习目标和关联关系进行增加、编辑、修正或删除；

在任务目标主题化时，依据学习目标类型和性质增加、修改或删除学习主题，以及导入相应的课程或主题；

在对主题进行整合时，将主题以一对一或多对一或一对多模式整合成课程，或在课程-目标关联设计时，将学习目标与课程进行关联设计，关联对应关系可查询展示，展示出与课程或主题与知识点量的关系，和成果导向、专业认证要求目标对应关系，并能将这种关系导出。

(三)有益效果

1.本发明提供的基于调研的课程建设系统，其实践专家经验萃取单元，让专家写出他们自己的发展阶段，再写出在不同的阶段分别做了哪些有代表的工作任务让他的能力有了质、量的提升，让所有的专家从所有的工作任务列表中选出本职业需要的代表性任务，并对这些代表性的职责、工作任务进行设定权重，根据包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别的情况筛选出典型任务，形成原始库、典型职责库和典型任务，专家依据工作要素对每一个典型工作任务列举填写对应的A态度、S技能和K知识，进行ASK确认、整理，形成临时库，ASK归类整理过程中形成ASK数据库，从而实现岗位能力需求等分析；

2.本发明提供的基于调研的课程建设系统，其文件知识提取单元，可以将任何需要分析的对象进行梳理，为相关专业建设、课程目标设计等提供充足的A态度S技能K知识来源，为课程开发所要求各类融合性要求(如专创融合、证书融合)、对接性要求(如中高本间衔接、高考衔接、专本衔接)提供基础，从而实现多样能力要求等分析；

3.本发明提供的基于调研的课程建设系统，其课程结构建模单元，可以将不同来源的A态度S技能K知识进行融合，依据ASK点的组合关系形成学习目标。学习目标可实现分级，可与成果导向、专业认证要求的目标进行关联，与A态度S技能K知识的关联。可以查阅和修正之间关联情况。依据学习目标可以设计合理的教学主题。同时学习目标实现与课程间的关联，及时查阅A态度S技能K知识与学习目标、学习目标与课程主题间的关联状况，实现课程结构构建。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1是本发明的基于调研的课程建设系统的示意框图；

图2是本发明的基于调研的课程建设系统实践专家经验萃取单元示意框图；

图3是本发明的基于调研的课程建设系统的文件提取单元示意框图；

图4是本发明的基于调研的课程建设系统课程结构建模单元示意框图；

图5是本发明的基于调研的课程建设方法的流程示意框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

第一方面，如图1至图4所示，本发明提供了一种基于调研的课程建设系统，包括实践专家经验萃取单元、文件知识提取单元和课程结构建模单元，其中：

所述实践专家经验萃取单元用于获取实践专家的经验；

所述文件知识提取单元用于获取文件信息；

所述课程结构建模单元用于对课程进行构建。

作为本发明的一种优选技术方案，所述实践专家经验萃取单元包括访谈任务设置模块、职责任务梳理模块、权重配比模块、典型任务筛选模块、典型任务细化模块、态度-技能-知识(以下简称ASK)管理模块和ASK分析模块，其中：

所述访谈任务设置模块用于管理访谈任务、发起专家访谈任务、根据访谈的行业、岗位，选取访谈的专家账户、设定当前任务的重要度，难易度，频繁度，标准化程度，经验要求度系数、通过站内消息的形式，将访谈邀请信息发送给专家；

所述职责任务梳理模块用于采集员梳理对所有专家列举的职责和任务甄别、修正、合并同类项；

所述权重配比模块用于专家对职责和任务进行包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别；

所述典型任务筛选模块用于采集员查看所有专家的包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别的汇总值，最终筛选出典型职责和典型任务；

所述典型任务细化模块用于采集员对典型任务进行任务工作要素编辑、梳理；

所述ASK管理模块用于专家依据工作要素对每一个典型工作任务列举填写对应的A态度、S技能和K知识，采集员在对ASK归类整理过程中形成ASK数据库、或直接添加、删除、编辑ASK内容，对专家填写的态度、技能和知识进行整理合并；

所述ASK分析模块用于对每一个典型职责和工作任务列举出A态度S技能K知识进行汇总，并对A态度、S技能和K知识进行整理筛选，建立最终的ASK库。

作为本发明的一种优选技术方案，所述文件知识提取单元包括分析任务设置模块、结构配置模块、ASK输入模块和ASK筛选模块，其中：

所述分析任务设置模块用于分析员对各类分析任务进行分析任务设置，分析任务包括但不限于分析名称、文本名称和分析时间；

所述结构配置模块用于对分析对象并建立清晰的结构框架，分析对象包括但不限于文本、教材、技能证书、国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和企业标准；

所述ASK输入模块用于将基于分析对象分析所得的A态度、S技能和K知识输入，并设置相应的程度值；

所述ASK筛选模块用于对所得的A态度、S技能和K知识进行确认和去重操作。

作为本发明的一种优选技术方案，所述课程结构建模单元包含学习目标管理模块、学习主题管理模块、任务目标主题模块、任务目标管理模块、课程设置模块和课程-目标关联设计模块，其中：

所述学习目标管理模块用于采集员和分析员导入各类来源的ASK数据；

所述学习主题管理模块用于采集员查看以往对学习目标进行主题映射时产生的学习主题；

所述任务目标主题模块用于对典型任务的细化分析，形成典型工作任务中ASK与学习目标和学习主题的对应关系；

所述任务目标管理模块用于采集员查看已经细化的典型任务，根据ASK内容填写每一个工作任务的学习目标；

所述课程设置模块用于对课程新建、删除或编辑，建立涵盖主题组合的课程操作，主题及课程的组合包括但不限于一对一、一对多和多对一；

所述课程-目标关联设计模块用于将学习目标关联到课程，同时形成分析图和/或表，体现包括但不限于数字、数值、符号、文字的关联结果情况。

作为本发明的一种优选技术方案，所述学习目标管理模块还用于查看以往的任务学习目标；

或直接添加、删除和编辑学习目标；

设置所对接的成果导向、专业认证要求的目标。

作为本发明的一种优选技术方案，所述学习主题管理模块还用于直接添加、删除和编辑学习主题内容。

第二方面，本发明还提供了一种基于调研的课程建设方法，具体包括以下步骤：

S1：萃取实践专家的经验；

S2：提取文件知识；

S3：构建课程。

作为本发明的一种优选技术方案，所述S1具体包括以下步骤：

让专家写出他们自己的发展阶段，再写出在不同的阶段分别做了哪些有代表性的工作任务让他的能力有了质、量的提升；

让所有的专家从所有的工作任务列表中选出本职业需要的代表性任务，并对这些代表性的工作任务进行设定权重；

对典型职责进行任务细化，进行权重配比，根据包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别情况筛选出典型任务，形成原始库、典型职责库和典型任务库；

专家依据工作要素对每一个典型工作任务列举填写对应的A态度、S技能和K知识；

进行ASK确认、整理，形成临时库，ASK归类整理过程中形成ASK数据库。

作为本发明的一种优选技术方案，所述S2中，具体包括以下步骤：

运用所述分析任务设置模块，对各类分析任务进行分析任务设置，包括但不限于分析名称、文本名称和分析时间，分析对象包含但限于文本、教材、技能证书、国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和企业标准；

按照分析对象建立清晰的结构框架；

建立对应框架输入相应的A态度、S技能和K知识；

进行ASK确认、整理，形成新的ASK数据库。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中，具体包括以下步骤：

在单岗位分析时，选择相应的职责和工作任务，调出对应的ASK，参考工作要素，选择相应的ASK进行学习目标编制工作，再依据学校目标完成主题编制及管理工作；在多通道ASK来源合并建模时，导入多通道的ASK形成总库，进行相关的编辑处理后，选择相应的ASK进行学习目标编制工作，也可导入已经完成的学习目标；同时对目标进行分层分级，和与成果导向、专业认证目标进行类别关联；

在学习目标管理时，对学习目标和关联关系进行增加、编辑、修正或删除；

在任务目标主题化时，依据学习目标类型和性质增加、修改或删除学习主题，以及导入相应的课程或主题；

在对主题进行整合时，将主题以一对一或多对一或一对多模式整合成课程，或在课程-目标关联设计时，将学习目标与课程进行关联设计，关联对应关系可查询展示，展示出与课程或主题与知识点量的关系，和成果导向、专业认证要求目标对应关系，并能将这种关系导出。

综上所述，让专家写出他们自己的发展阶段，再写出在不同的阶段分别做了哪些有代表的工作任务让他的能力有了质、量的提升，让所有的专家从所有的工作任务列表中选出本职业需要的代表性任务，并对这些代表性的职责、工作任务进行设定权重，根据包含但不限于打分、权重配置、投票、排序、典型性甄别的情况筛选出典型任务，形成原始库、典型职责库和典型任务，专家依据工作要素对每一个典型工作任务列举填写对应的A态度、S技能和K知识，进行ASK确认、整理，形成临时库，ASK归类整理过程中形成ASK数据库，从而实现岗位能力需求等分析；

可以将任何需要分析的对象进行梳理，为相关专业建设、课程目标设计等提供充足的A态度S技能K知识来源，为课程开发所要求各类融合性要求(如专创融合、证书融合)、对接性要求(如中高本间衔接、高考衔接、专本衔接)提供基础，从而实现多样能力要求等分析；

可以将不同来源的A态度S技能K知识进行融合，依据ASK点的组合关系形成学习目标。学习目标可实现分级，可与成果导向、专业认证要求的目标进行关联，与A态度S技能K知识的关联。可以查阅和修正之间关联情况。依据学习目标可以设计合理的教学主题。同时学习目标实现与课程间的关联，及时查阅A态度S技能K知识与学习目标、学习目标与课程主题间的关联状况，实现课程结构构建。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。